Трудоустройство и зарплаты выпускников российских вузов

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

import plotting_settings
plotting_settings.set_mpl()

from ru_graduates.map_figure import mapFigure
import plotly.io as pio
pio.renderers.default = "notebook"

Данные

Данные о трудоустройстве выпускников российских организаций среднего специального и высшего образования по направлениям подготовки и уровням образования, собранные из открытых дашбордов Мониторинга трудоустройства выпускников Роструда.

В датасете представлены:

• численность выпускников
• доля занятых
• средняя зарплата
• наименование региона или федерального округа
• коды ОКТМО и ОКАТО

Данные о трудоустройстве и приведены по состоянию на 31.12.2023, о зарплате — за 12 месяцев 2023 года.

Трудоустройство и зарплаты выпускников по направлениям подготовки//Роструд; обработка «Если быть точным», 2024. Условия использования: Creative Commons BY 4.0. URL: https://tochno.st/datasets/graduates_fields

smaller_df = pd.read_csv(
    'data/data_graduates_specialty_125_v20240709_csv/data_graduates_study_area_125_v20240611.csv', sep=';'
    )

fed_dist_bachelor_df = smaller_df.query(
    'object_level == "Федеральный округ" &'
    'education_level == "Бакалавриат, специалитет" &'
    'gender == "Всего"')

fed_dist_master_df = smaller_df.query(
    'object_level == "Федеральный округ" &'
    'education_level == "Магистратура" &'
    'gender == "Всего"')

# print('Пропуски в данных:', '\n')
# for column, n_empty in smaller_df.isna().sum().items():
#     if n_empty > 0:
#         print(
#             f'В "{column}" пропущено {n_empty} из {len(smaller_df)} значений'
#             f' ({n_empty / len(smaller_df):.0%})'
#             )
        
# for column in smaller_df.columns:
#     unique_values = smaller_df[column].unique()
#     if len(unique_values) < 20:
#         print(f'{column}: {unique_values}', '\n')

🔎 На этой карте можно узнать, к каким федеральным округам (ФО) относятся разные области России

russia_map = mapFigure()
import plotly.express as px

regions = pd.read_parquet("data/regions/russia_regions.parquet")
fo_list = list(regions['federal_district'].unique())
colors = px.colors.qualitative.Pastel1

for i, r in regions.iterrows():
    popul_text = f"Население: <b>{r.population:_} </b>".replace('_', ' ')
    text = f'<b>{r.region}</b><br>{r.federal_district} ФО<br>{popul_text}'
    russia_map.update_traces(selector=dict(name=r.region),
        text=text,
        fillcolor=colors[fo_list.index(r.federal_district)])
russia_map.show()

---

Топ-3 специальностей по среднему размеру зарплат по федеральным округам

def plot_top_salaries_by_fd(df):

    # Unique object names to iterate through
    unique_objects = df['object_name'].unique()

    # Setting up the grid (2 rows x 4 columns)
    fig, axes = plt.subplots(2, 4, figsize=(10, 8))
    axes = axes.flatten()  # Flatten the grid to make iteration easier

    # Define a color dictionary for the bars
    color_dict = {
    'Инженерное дело, технологии и технические науки': "#1E88E5",
    'Здравоохранение и медицинские науки': "#13B755",
    'Математические и естественные науки': "#ff0d57",
    'Сельское хозяйство и сельскохозяйственные науки': "#7C52FF",
    'Науки об обществе': "#FFC000",
    'Искусство и культура': "#00AEEF"
    }

    emoji_dict = {
    'Инженерное дело, технологии и технические науки': 'engineer',
    'Здравоохранение и медицинские науки': 'doctor',
    'Математические и естественные науки': 'nerd',
    'Сельское хозяйство и сельскохозяйственные науки': 'rural',
    'Науки об обществе': 'social',
    'Искусство и культура': 'art'
    }

    for i, fed_dist in enumerate(unique_objects):
        # print(i, fed_dist)
        if i >= len(axes):
            break  # In case there are more unique objects than subplots

        fed_bachelor_df = df.query(f'object_name == "{fed_dist}"')
        fed_bachelor_stat_df = (
            fed_bachelor_df.groupby('study_area')['average_salary']
            .median().nlargest(3)
        ).reset_index()  # Resetting index to get a DataFrame

        fed_master_df = fed_dist_master_df.query(f'object_name == "{fed_dist}"')
        fed_master_stat_df = (
            fed_master_df.groupby('study_area')['average_salary']
            .median().nlargest(3)
        ).reset_index()

        ax = axes[i]  # Selecting the corresponding subplot
        
        # Create a color mapping for hue
        fed_bachelor_stat_df['color'] = fed_bachelor_stat_df['study_area'].map(color_dict)
        fed_master_stat_df['color'] = fed_master_stat_df['study_area'].map(color_dict)
        # Plot with hue and disable legend
        sns.barplot(
            x='study_area', y='average_salary', data=fed_bachelor_stat_df, ax=ax,
            hue='color', palette=fed_bachelor_stat_df['color'].tolist(),
            legend=False, alpha=0.7)
        
        # Setting the title for each subplot
        ax.set_title(fed_dist.replace('федеральный округ', ''), fontsize=18, y=1.05)
        ax.set_ylim(0, 1.7e5)

        ax.set_ylabel('')
        ax.set_xlabel('')

        # ax.set_xlabel('Специальность')

        # Overlaying the image on top of each bar
        for i, bar in enumerate(ax.patches):
            x0 = bar.get_x() + bar.get_width() / 2.0  # Center the image horizontally on the bar
            y0 = bar.get_height()  # Position the image at the top of the bar

            bar_legend = fed_bachelor_stat_df.iloc[i].study_area
            image_file = f'{emoji_dict.get(bar_legend)}.png'
            image = plt.imread(f'data/img/{image_file}')
            image_box = OffsetImage(image, zoom=0.15)  # Adjust zoom as needed
            ab = AnnotationBbox(image_box, (x0, y0), frameon=False, xycoords='data', box_alignment=(0.5, 0.0))
            ax.add_artist(ab)

            # Turn off the upper and right frame edges
            ax.spines['right'].set_visible(False)
            ax.spines['top'].set_visible(False)
            ax.tick_params(axis='x', bottom=False)

            # Custom formatter function
            def format_yticks(value, _):
                if value >= 1000:
                    return f'{int(value/1000)}K'
                else:
                    return f'{int(value)}'

            # Apply the custom formatter to the y-axis
            ax.yaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(format_yticks))

        ax.set_xticklabels([])

        # Adding a common text label for the entire figure
        fig.text(0.5, 0.005, 'Специальность выпускника', ha='center', va='center', fontsize=22, fontweight='bold')
        fig.text(0.001, 0.45, 'Средняя зарплата (рубли)', ha='center', va='center', fontsize=22, fontweight='bold', rotation=90)

    # Adjust layout and show the plot
    plt.tight_layout()
    plt.show()

Бакалавры и специалисты

plot_top_salaries_by_fd(fed_dist_bachelor_df)

cреди выпускников бакалавриата и специалитета

• Только выпускники инженерных и технических специальностей входят в топ-3 по среднему размеру зарплат во всех федеральных округах

• Только в Центральном ФО выпускники математических и естестеннонаучных специальностей получают больше остальных

• Только в Центральном ФО выпускники общественно-научных специальностей входят в топ-3 по уровню зарплат

• Только в Северо-Кавказском ФО выпускники сельскозозяйственных специальностей входят в топ-3

Магистры

plot_top_salaries_by_fd(fed_dist_master_df)

cреди выпускников магистратуры

• Наиболее заметный рост зарплаты по отношению к выпускникам бакалавриата или специалитета наблюдается в Центральном и Северо-Западном федеральном округе

• Сопоставимый прирост в других ФО наблюдается только у выпускников медицинских специальностей , особенно он заметен в Сибирском и Дальневосточном ФО

• Магистры медицинских специальностей не входят в топ-3 по уровню зарплат в Южном и Северо-Кавказском округах

• Наименьший прирост зарплаты у магистров по сравнению с бакалаврами/специалистами наблюдается в Приволжском и Северо-Кавказском округах

---

• Есть ли разница между зарплатами магистров и баколавров/специалистов?

• Нужно ли нанести долю занятых на карту?

• Отобразить прирост зарплат на графике образовательная категория - изменение

• Проявляются ли гендерные различия?